Исследователями из Университета Цюриха предложен новый способ скоростного полета беспилотников в незнакомой местности с помощью бортовых измерений и расчетов. Такой подход хорошо подойдет в чрезвычайных ситуациях, а также для обеспечения безопасности на строительных площадках. Информацией об этом делится TechXplore.com.
Когда необходимо обследовать строительные леса, здания или пещеры, трудно обойтись без дронов. Они маленькие, быстрые и маневренные, но автономные беспилотники без карты вряд ли смогут найти дорогу в незнакомой среде. Опытные пилоты-люди всегда были нужны.
“Чтобы освоить автономный манёвренный полет без столкновений, необходимо оценивать окружающую обстановку за доли секунды. Это очень сложно как для людей, так и для машин. Только опытные пилоты-люди могут достичь такого уровня после многих лет тренировок”, — рассказывает Давиде Скарамуцца, один из авторов исследования.
Ученым удалось обучить автономный квадрокоптер летать по ранее неизвестным средам, таким как леса, здания, руины и пещеры, поддерживая скорость до 40 км/ч и не врезаясь в препятствия. Все это стало возможным только благодаря бортовым камерам и расчетам.
Нейронная сеть дрона научилась летать, наблюдая за своего рода “симулятором эксперта”, т.е. сгенерированным компьютером дроном. В распоряжении алгоритма всегда была вся информация о состоянии квадрокоптера и данные его датчиков, и благодаря своей вычислительной мощности он всегда находил наилучшую траекторию.
Данные, полученные от “симулированного эксперта”, были использованы для обучения нейронной сети. Это главное преимущество перед существующими системами, которые сначала создают карту окружающей среды, используя данные датчиков, а затем строят на ней траектории, что требует много времени и делает невозможным высокоскоростной полет.
Система уже успешно испытана в реальных условиях: беспилотник пролетел над незнакомой местностью со скоростью 40 км/ч без столкновений.
“Человеку требуются годы для обучения, в то время как ИИ может достичь сравнимых навигационных возможностей практически мгновенно, используя мощные симуляторы”, — делятся исследователи.
Новый подход может быть использован в автомобилях, космической робототехнике и многих других областях.
